Le aziende, in un mondo in costante evoluzione, hanno avvertito negli ultimi anni la necessit\u00e0 di avere una percezione chiara di quelle che sono le valutazioni da parte dei consumatori nei confronti del loro brand. Continuare ad utilizzare dei metodi d\u2019indagine ormai datati che si basano su campioni minuscoli non \u00e8 sufficiente per avere una visione chiara della percezione della propria attivit\u00e0. Per queste ragioni l\u2019Intelligenza Artificiale pu\u00f2 essere identificata come una valida soluzione.<\/p>\n
Fino a poco tempo fa, il metodo tradizionale per condurre un\u2019indagine era quello di fare interviste o questionari su un campione limitato di utenti che nelle casistiche migliori potevano essere qualche migliaio e nelle peggiori solo poche centinaia. Dopo aver sottoposto ad un determinato numero di persone questi questionari attraverso dei metodi statistici si cercava di costruire un\u2019analisi.<\/p>\n
Il problema principale che emergeva da questa metodologia di lavora risiedeva nel cambiamento di atteggiamento delle persone a cui veniva sottoposto un questionario. Questo cambiamento aveva un\u2019influenza negativa sul risultato. Le persone, infatti, quando venivano intervistate si comportavano (anche inconsciamente) diversamente da come avrebbero fatto in altre occasioni.<\/p>\n
Il potere del web ha rivoluzionato completamente il modo di raccogliere i dati. Ogni giorno il web produce una grande mole di dati che viene definita con la terminologia \u201cBig Data\u201d. Molti di questi dati possono essere considerati come \u201csegnali onesti\u201d, cio\u00e8 espressioni spontanee degli utenti che non ricevono alcuna pressione. In questo caso, quindi, a differenza di quanto descritto precedentemente, nessuno sottoporr\u00e0 un questionario agli utenti e di conseguenza il loro atteggiamento non subir\u00e0 alcun mutamento. Alcuni esempi di \u201csegnali onesti\u201d possono essere commenti, testi, immagini. Generalmente quando si raccolgono questi dati la mole \u00e8 molto maggiore rispetto al metodo tradizionale; infatti, si parla di centinaia di migliaia o di milioni di dati che vengono analizzati. La raccolta di questi dati e l\u2019analisi pu\u00f2 essere considerata uno dei campi dell\u2019IA. Estrarre significati da questa immensa mole di dati per la mente umana potrebbe sembrare impossibile, invece, con un algoritmo ben addestrato, che apprende strada facendo, \u00e8 possibile andare anche in maggiore profondit\u00e0 e dare un senso a questa moltitudine di dati.<\/p>\n
I brand pi\u00f9 famosi per effettuare un\u2019analisi della percezione dei consumatori nei confronti del proprio brand ricorrono a questi algoritmi di intelligenza artificiale poich\u00e9 sono gli unici in grado di estrapolare informazioni spontanee e in grandissime quantit\u00e0, cosa che non sarebbe possibile in altro modo. Ovviamente, a questa tipologia di analisi deve essere affiancata anche l\u2019human valuation che andr\u00e0 a discernere le informazioni pi\u00f9 rilevanti da quelle che lo sono meno.<\/p>\n
MRC OmniChannel \u00e8 una Consulting e Digital Company in grado di gestire gli algoritmi di IA per effettuare una valutazione accurata del valore del brand. I professionisti che operano in questa Digital Company sono in grado di calcolare il Semantic Brand Score (SBS), un indicatore composito che misura l\u2019importanza del marchio considerando le relazioni tra le parole in un testo e anche diversi altri indicatore che consentono agli imprenditori di avere una visione chiara di quello che pu\u00f2 essere il valore del proprio brand.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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